数据建模是将业务需求转化为数据结构的关键过程，是高质量BI分析的基础保障。本栏目聚焦数据建模在BI系统中的应用方法、建模逻辑与实践技巧，帮助用户理解如何构建高效、可维护的数据模型，提升数据整合效率与分析准确性。
互联网经济的高速发展，让数据成为企业的“新石油”。但你是否遇到过这样的难题：无论是制造业的实时品控，金融业的风险预警，还是医疗行业的智能诊断，数据管理和分析总是“卡在”传统数据库的技术壁垒之下？一项IDC报告显示，2023年中国企业数据量增速高达27%，而传统数据平台却难以支撑多样化业务场景，导致数据价值难以释放，创新成本居高不下。为什么明明数据资源丰富，却始终难以转化为生产力？其实，新创数据库以
你知道吗？2023年中国企业因数据泄露和信息安全事故平均损失高达260万元，相比全球平均水平高出近30%。在数字化转型加速的当下，数据库安全已成为企业IT架构的底线刚需，而国产数据库的崛起更让数据安全与业务创新有了全新解法。你是否也在纠结：新创数据库到底适合哪些业务场景？国产方案能否真正保障核心数据安全？本文将通过真实案例、权威数据与场景梳理带你一次读懂新创数据库的落地门道和国产数据库安全保障的底
你有没有发现，越来越多的小巨人企业在数字化转型时，常会陷入这样一个“死胡同”——采购了各种业务系统和数据工具，结果数据孤岛依旧，大量信息无法流通，决策还是靠拍脑袋。其实，这正是数据中台缺位带来的困扰。根据工业和信息化部2023年数据，中国专精特新“小巨人”企业已突破1万家，但真正能高效利用数据资产、实现业务创新的企业不到30%。更令人惊讶的是，国产信创平台的大规模推广，虽然带来了安全合规优势，却也
当你在各类行业数字化转型的现场，见证数据库成为企业“第二生命线”的那一刻，你会发现，数据底座的灵活性和创新能力已经直接决定了业务的敏捷反应速度。在金融、制造、零售、医疗等行业，传统数据库产品一度主导市场，但它们在面对高并发、多源异构、复杂业务逻辑时，往往力不从心。更别说，受制于国外技术壁垒和高昂运维成本，企业创新空间被无形压缩。国产新创数据库的崛起，不只是技术上的补位，更是对行业多样化需求的精准回
数字化转型的大潮下，企业每天都在被“数据赋能”“智能分析”“国产替代”等新概念包围。对于非技术人员来说，面对数据库、报表、建模、数据看板这些陌生词汇，往往不知从何下手。你可能听说过，国内某Top3银行的业务经理仅用一款国产BI工具，三天自助搭建了全行的数据看板；也可能看到某制造企业只用一套新创数据库，仓库管理员就能自助管理数十万条库存记录。这样“技术门槛极低”的数字化体验，真的靠谱吗？国产化工具到
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